Yapay zeka ortamında stratejik manevralar esiyor, yapay zeka ve akıllı ajanların temelini oluşturan standardizasyon, protokoller ve ekosistemlere odaklanılıyor.
Teknoloji devleri bu sessiz ama yoğun savaşa derinden dahil olmuş durumda. Her stratejik hamle ve teknolojik tanıtım, yapay zeka endüstrisini yeniden şekillendirme potansiyeli taşıyor ve yapay zekanın geleceği ve muazzam ekonomik faydalarının tahsisi için derin bir mücadeleyi yansıtıyor.
Devasa Çatışma
Halkın dikkati genellikle model parametreleri ve performans metriklerindeki amansız rekabete çekilirken, perde arkasında daha önemli bir yarışma yaşanıyor.
Kasım 2024’te Anthropic, akıllı ajanlar için açık bir standart olan Model Context Protocol’ü (MCP) tanıtarak cesur bir adım attı.
Bu girişim, büyük dil modelleri (LLM’ler) ile harici veri kaynakları ve araçları arasındaki etkileşimler için ortak bir dil oluşturmayı amaçlayarak önemli dalgalanmalar yarattı. Yapay zeka etkileşimlerinin karmaşık dünyasında evrensel bir sistem oluşturmayı amaçladı.
Anthropic’in hamlesi, endüstride hızla yankı buldu. OpenAI kısa süre sonra Agent SDK’sında MCP için destek duyurdu ve MCP’nin değerinin tanınması ve rekabetçi kalma kararlılığının bir işareti oldu.
Teknolojide baskın bir güç olan Google da kavgaya katıldı. Google DeepMind CEO’su Demis Hassabis, MCP’nin Google’ın Gemini modeline ve yazılım geliştirme kitlerine entegrasyonunu doğruladı ve bunu ‘yapay zeka ajanı çağı için hızla açık standart haline geliyor’ olarak övdü.
Endüstri liderlerinden gelen bu onaylar, MCP’nin etkisini hızla artırarak onu yapay zeka alanında bir odak noktası haline getirdi.
Ancak rekabet yoğunlaştı. Google Cloud Next 2025 konferansında Google, akıllı ajan etkileşimi için ilk açık kaynaklı standart olan Agent2Agent Protocol’ü (A2A) tanıttı. A2A, mevcut çerçeveler ve satıcılar arasındaki engelleri ortadan kaldırarak farklı ekosistemlerdeki akıllı ajanlar arasında güvenli ve verimli işbirliğini sağlıyor. Google’ın hamlesi, yapay zeka alanındaki teknik hünerini ve yenilikçi yeteneklerini ve yapay zeka ekosistemini oluşturma konusundaki hırsını gösterdi.
Teknoloji devlerinin bu eylemleri, yapay zeka ve akıllı ajanlardaki rekabeti ön plana çıkararak bağlantı standartlarına, arayüz protokollerine ve ekosistemlere odaklanıyor. Hâlâ gelişmekte olan küresel bir yapay zeka ortamında, ‘protokol eşittir güç’ ilkesi giderek daha belirgin hale geldi.
Yapay zeka çağında temel protokol standartlarının tanımını kontrol eden kişi, küresel yapay zeka endüstrisinin güç yapısını yeniden şekillendirme ve ekonomik faydalarını yeniden dağıtma fırsatına sahiptir.
Bu, teknik rekabetin ötesine geçerek gelecekteki pazar yapılarını ve kurumsal büyümeyi tanımlayacak stratejik bir oyuna dönüşüyor.
Yapay Zeka Uygulaması ‘Bağlantı Noktaları’
Yapay zeka teknolojisindeki hızlı ilerleme, doğal dil işleme, metin oluşturma ve problem çözme alanlarında dikkat çekici yetenekler sergileyen GPT ve Claude gibi büyük dil modellerinin (LLM’ler) ortaya çıkmasına neden oldu.
Bu modellerin potansiyeli, gerçek dünya sorunlarını ele alarak harici veriler ve araçlarla etkileşim kurma yeteneklerinde yatmaktadır.
Ancak, yapay zeka modelinin dış dünya ile etkileşimi, parçalanma ve standardizasyon eksikliği nedeniyle engellendi.
Birleşik standartların ve protokollerin olmaması, geliştiricileri yapay zeka modellerini çeşitli veri kaynakları ve araçlarla entegre ederken her yapay zeka modeli ve platformu için belirli bağlantı kodları yazmaya zorluyor.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için MCP oluşturuldu. Anthropic, MCP’yi yapay zeka uygulamaları için bir USB-C bağlantı noktasına benzeterek çok yönlülüğünü ve basitliğini vurguluyor.
USB-C bağlantı noktası gibi, MCP de çeşitli yapay zeka modellerinin ve harici sistemlerin aynı protokolü kullanmasına olanak tanıyan evrensel bir standart oluşturmayı, yapay zeka uygulama geliştirmeyi ve entegrasyonunu basitleştirmeyi ve kolaylaştırmayı amaçlıyor.
Bir yazılım geliştirme projesini düşünün. MCP’den önce, geliştiricilerin yapay zeka araçlarını kullanarak proje kod depolarını analiz etmek için her kod deposu ve yapay zeka modeli için karmaşık bağlantı kodları yazmaları gerekiyordu.
MCP tabanlı yapay zeka araçlarıyla, geliştiriciler doğrudan proje kod depolarına girebilir, kod yapılarını otomatik olarak analiz edebilir, geçmiş commit kayıtlarını anlayabilir ve proje gereksinimlerine göre kesin kod önerileri sağlayabilir. Bu, geliştirme verimliliğini ve kod kalitesini artırır.
MCP, iki ana bileşenden oluşur: MCP sunucusu ve MCP istemcisi. MCP sunucusu, geliştiricilerin yerel dosya sistemlerinden, veritabanlarından veya uzak hizmet API’lerinden verilerini ortaya çıkarmasına olanak tanıyan bir veri ‘bekçisi’ görevi görür.
MCP istemcisi, bu sunuculara veri erişimi ve kullanımı için bağlanan yapay zeka uygulamaları oluşturan bir ‘kaşif’ görevi görür. MCP sunucusu verileri ortaya çıkarır ve MCP istemcisi verileri alır ve işler, yapay zeka ile dış dünya arasında bir köprü oluşturur.
Yapay zeka modelleri harici verilere ve araçlara eriştiğinde güvenlik esastır. MCP, veri erişim arayüzlerini standartlaştırarak hassas verilerle doğrudan teması en aza indirir ve veri ihlali riskini azaltır. Yerleşik güvenlik mekanizmaları, kapsamlı veri koruması sunar. Veri kaynakları, katı güvenlik kontrolleri altında verileri yapay zeka ile seçici olarak paylaşabilir ve yapay zeka sonuçları güvenli bir şekilde veri kaynağına geri iletebilir.
Örneğin, MCP sunucuları, API anahtarları gibi hassas bilgileri büyük model teknoloji sağlayıcılarına ifşa etmeden kaynakları kontrol edebilir. Büyük bir modele saldırılırsa, saldırgan bu kritik bilgilere ulaşamaz, riskleri izole eder ve veri güvenliğini sağlar.
MCP’nin avantajları, pratik uygulamalarında ve çeşitli alanlardaki değerinde açıktır.
Sağlık hizmetlerinde, akıllı ajanlar MCP aracılığıyla hasta elektronik tıbbi kayıtlarına ve tıbbi veritabanlarına bağlanarak doktorların uzmanlığına dayalı ön tanı önerileri sağlayabilir.
Finansta, akıllı ajanlar MCP aracılığıyla finansal verileri analiz etmek, piyasa değişikliklerini izlemek ve borsa ticaretini otomatikleştirmek için işbirliği yaparak yatırım kararlarını daha akıllı ve verimli hale getirebilir.
Çin’de, Tencent ve Alibaba gibi teknoloji şirketleri de MCP ile ilgili işleri aktif olarak devreye alarak yanıt verdi. Alibaba Cloud’un Bailian platformu, akıllı ajanların geliştirme sürecini basitleştirerek ve geliştirme döngüsünü dakikalara indirerek tam yaşam döngüsü MCP hizmetleri sunuyor. Tencent Cloud, geliştiricilerin iş odaklı akıllı ajanlar oluşturmasına yardımcı olan MCP eklenti barındırma hizmetlerini destekleyen ‘AI Geliştirme Kitini’ yayınladı.
Akıllı Ajan İşbirliği: Bir ‘Serbest Ticaret Anlaşması’
MCP protokolü geliştikçe, akıllı ajanlar basit sohbet robotlarından gerçek dünya sorunlarını çözebilen eylem asistanlarına dönüşüyor. Teknoloji devleri kendi standart ve ekolojik ‘duvarlı bahçelerini’ aktif olarak inşa ediyorlar. Yapay zeka modellerini harici araçlar ve verilere bağlamaya odaklanan MCP’nin aksine, A2A protokolü akıllı ajanlar arasında daha yüksek düzeyde işbirliğini hedefliyor.
A2A protokolünün amacı, farklı kaynaklardan ve satıcılardan gelen akıllı ajanların birbirini anlamasını ve birlikte çalışmasını sağlamak, çoklu ajan işbirliğine daha fazla özerklik ve esneklik kazandırmaktır. Bu kavram, ülkeler arasındaki tarife engellerini azaltmayı amaçlayan Dünya Ticaret Örgütü (DTÖ) ile karşılaştırılabilir.
Akıllı ajanlar dünyasında, farklı satıcılar ve çerçeveler bağımsız ‘ülkeler’ gibidir ve A2A protokolü bir ‘serbest ticaret anlaşması’ gibidir. Kabul edildikten sonra, bu akıllı ajanlar bir ‘serbest ticaret bölgesine’ katılabilir, ortak bir ‘dil’ kullanarak sorunsuz bir şekilde iletişim kurabilir ve işbirliği yapabilir ve tek bir akıllı ajanın tek başına başa çıkamayacağı karmaşık iş akışlarını tamamlayabilir.
Görev yönetimi, A2A protokolünün temel bir bileşenidir. İstemciler ve uzak akıllı ajanlar arasındaki iletişim görev tamamlanması etrafında döner. Protokol, akıllı ajanların basit görevler için hızlı bir şekilde tamamlayabileceği bir ‘görev’ nesnesi tanımlar. Karmaşık ve uzun vadeli görevler için, akıllı ajanlar görevin sorunsuz ilerlemesini sağlamak için görev tamamlama durumunu gerçek zamanlı olarak senkronize etmek için iletişim kurar.
A2A ayrıca akıllı ajanlar arasında işbirliğini de destekler. Birden fazla akıllı ajan, bağlam bilgisi, yanıtlar veya kullanıcı talimatları içeren mesajlar göndererek karmaşık sorunları çözmek ve zorlu görevleri tamamlamak için birlikte çalışmalarını sağlar.
Şu anda, A2A protokolü Atlassian, Box, Cohere, Intuit, MongoDB, PayPal, Salesforce ve SAP dahil olmak üzere 50’den fazla önde gelen teknoloji şirketi tarafından desteklenmektedir. Bu şirketlerin birçoğunun Google ekosistemi ile bağlantıları vardır.
Örneğin, Cohere, daha önce Google Brain’de çalışan üç araştırmacı tarafından 2019’da kurulan bağımsız bir yapay zeka girişimdir. Uzun yıllardır Google Cloud ile yakın teknik işbirliğini sürdürmüş olup, Google Cloud modelleri eğitmek için gereken işlem gücünü sağlamaktadır. İyi bilinen bir ekip işbirliği araçları sağlayıcısı olan Atlassian’ın Jira ve Confluence araçları yaygın olarak kullanılmaktadır ve Google ile işbirliği yapmaktadır ve bazı uygulamaları Google ürünlerinde kullanılabilir.
Google, A2A’nın Anthropic’in önerdiği MCP model bağlam protokolünü tamamladığını iddia etse de, daha fazla şirket katıldıkça A2A’nın ticari değerinin artmaya devam etmesi, akıllı ajan ekosisteminin geliştirilmesinde lider rol oynaması ve endüstriyel değişimi ve ilerlemeyi yönlendirmesi bekleniyor.
Açık İşbirliği mi Yoksa Ekolojik Bölünme mi?
MCP ve A2A arasındaki rekabet, teknoloji devleri arasındaki yapay zeka endüstrisinin değer zincirine ilişkin farklı perspektifleri vurguluyor. Anthropic, dahili veri varlıklarını yapay zeka yetenekleriyle derinlemesine entegre etmek için API çağrılarına göre kurumsal düzeydeki müşterilerden ücret alarak MCP aracılığıyla bir ‘hizmet olarak veri erişimi’ iş modeli oluşturuyor. Google, akıllı ajan işbirliği ağlarının Google Cloud işlem gücü, depolama ve diğer altyapılarla inşasını bağlayarak, ‘protokol-platform-hizmet’ kapalı döngü ekosistemi oluşturarak bulut hizmet aboneliklerini yönlendirmek için A2A protokolüne güveniyor.
Veri stratejisi düzeyinde, her ikisi de açık tekelleştirici niyetler sergiliyor: MCP, kurumsal veri çekirdeklerine derinlemesine nüfuz ederek dikey endüstrilerde derin etkileşim verileri biriktiriyor ve özelleştirilmiş model eğitimi için zengin bir kaynak sağlıyor; A2A, platformlar arası işbirliğinde büyük miktarda süreç verisi yakalıyor ve Google’ın temel reklam önerisi ve iş analizi modellerine geri besliyor.
Her ikisi de açık kaynaklı olduğunu iddia etse de, teknik katmanlama stratejileri gizli mekanizmalar içeriyor. MCP, kurumsal düzeydeki işlevler için ücretli arayüzler tutuyor ve A2A, ortakları Google Cloud ekosistemine erişime öncelik vermeye yönlendiriyor. Esasen, her ikisi de bir ‘açık kaynak altyapısı + ticari katma değerli’ modeli aracılığıyla teknik hendekler inşa ediyor.
Endüstriyel dönüşümün kavşağında duran MCP ve A2A’nın evrim yolları, yapay zeka dünyasının temel mimarisini yeniden şekillendiriyor. Bir yandan, standartlaştırılmış protokollerin ortaya çıkışı, teknolojik demokratikleşme sürecini hızlandırıyor ve küçük ve orta ölçekli geliştiricilerin birleşik arayüzler aracılığıyla küresel ekosisteme erişmesine, kurumsal düzeydeki uygulamaların dağıtım döngüsünü aylardan saatlere sıkıştırmasına olanak tanıyor. Öte yandan, devlerin liderlik ettiği protokol sistemi ayrılıkçı bir rejim oluşturursa, artan bir veri adası etkisine, yüksek teknik uyumluluk maliyetlerine yol açacak ve hatta ‘ekolojik kamplarda’ sıfır toplamlı oyunları tetikleyebilir.
Daha derin bir etki, fiziksel dünyanın akıllı penetrasyonunda yatıyor: endüstriyel robotların, otonom sürüş terminallerinin ve tıbbi akıllı cihazların patlayıcı büyümesiyle, MCP ve A2A, sanal zekayı fiziksel dünyaya bağlayan ‘nöral sinapslar’ haline geliyor.
Akıllı üretim senaryolarında, robot kolları çalışma koşulu verilerini standartlaştırılmış arayüzler aracılığıyla gerçek zamanlı olarak senkronize eder, yapay zeka modelleri üretim parametrelerini dinamik olarak optimize eder ve ‘algılama-karar-uygulama’ kapalı döngü zekası oluşturur. Tıp alanında, cerrahi robotların ve tanı modellerinin gerçek zamanlı işbirliği, hassas tıbbın kavramdan klinik uygulamaya geçmesini sağlar. Bu değişikliklerin özü, ‘dijital altyapı’ olarak protokol standartlarının stratejik değerinin teknolojinin kendisini aşması ve trilyon dolarlık akıllı bir ekonominin kilidini açmanın anahtarı haline gelmesidir.
Ancak, zorluklar devam ediyor: endüstriyel kontrolde protokol gerçek zamanlı performans için milisaniyelik gereksinimler ve tıbbi verilerin gizliliğinin korunmasına yönelik sıkı standartlar, protokol sisteminin sürekli evrimini zorluyor.
Teknolojik rekabet ve ticari çıkarlar derinden iç içe geçtiğinde, açıklık ve kapanmayı dengeleme sanatı kritik hale gelir. Belki de yalnızca sektörler arası bir standart ortak yönetişim mekanizması oluşturarak ‘demir yolu ölçüsü savaşı’ hatalarını tekrarlamaktan kaçınabilir ve ‘Her Şeyin İnterneti’nin teknik idealini gerçekten gerçekleştirebiliriz.
Bu sessiz güç oyununda, MCP ve A2A arasındaki yarış henüz bitmedi. Her ikisi de teknolojik yeniliğin ürünleri ve ticari stratejilerin taşıyıcılarıdır, yapay zeka endüstrisinin ‘tekil zekadan’ ‘ekolojik sinerjiye’ geçişinde önemli bir bölümü birlikte yazıyorlar.
Sonuç olarak, endüstrinin yönü yalnızca teknolojik avantajlarla değil, aynı zamanda açıklık, paylaşım ve ekolojik kazan-kazan hakkındaki değer seçimleriyle de belirlenir ve bu, yapay zeka çağının en temel ‘protokol standardıdır’.